開始使用財務 AI
探索 AI 如何協助您自動化工作並制定更完善的決策。
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財務 AI 概觀
人工智慧（AI）是指能夠以類似人類的方式感知、學習和解決問題的技術。
財務 AI 是運用智慧技術，目標是提高人類在金融服務產業中完成工作的速度、效率和準確性。這包含資料分析、預測、詐欺偵測和客戶服務。
正如俚語所說，知識就是力量。如今，這股力量以資料形式呈現。
但是，若資料量太大，人類永遠都沒有足夠時間從中獲取有意義的結論，那該怎麼辦？
這就是 AI 發揮作用的地方。透過使用自動化機器學習演算法和預測 AI 模型，市場趨勢或客戶情感的模式與關聯能夠從「雜訊」中浮現。
企業將可即時取得可據以行動的洞察，制定周全的決策、提升營運效率，並具備預測分析，以便改善預測以降低風險。這些能力都可能是超越競爭對手的優勢。
財務 AI 範例
以下是 AI 正在改變財政營運（finops）的領域：
- 前瞻式預測分析的 AI 模型：這就是企業使用 AI 模型執行情境分析的原因，找出漏洞、制定應變計劃，並降低潛在影響。
- 區塊鏈：區塊鏈是共享、去中心化、數位分類帳系統。由於這些區塊鏈本質上是龐大的資料庫，因此有些組織使用 AI 進行分析來找出趨勢。
- 信用決策：除了信用歷史記錄外，演算法也可納入社交媒體活動等資料，以便更準確評估個人的信用狀況。
- 客戶支援：透過聊天機器人處理常見問題和日常工作，減輕人工客戶服務人員的負擔，能夠有更多時間處理更複雜的案例。
- 詐騙偵測：AI 模型在增強網路安全方面扮演越來越關鍵的角色。其分析並訓練大量資料，以指示並預測表示威脅的異常。
- 發票管理：AI 能夠輕鬆處理接收和傳送發票的繁瑣工作，甚至標記可能有詐欺的發票。
- 量化交易：投資人正在運用 AI 建立演算法，找出趨勢、分析歷史資料，並使交易速度超越預期。
- RegTech：監管技術旨在幫助金融服務業處理財務報表製作的複雜而資料密集的工作。透過 AI 自動化來完成工作，進而更有效率地符合法規遵循。
- 風險管理：更快速地處理來自更多來源的資料，AI 可為財務營運提供深入洞察的預測，進而制定全方位的風險管理決策。
- RPA/帳款調節自動化：調節包含比較內部財務記錄和外部對帳單（例如來自銀行），協助確保準確性。此耗時的流程可透過 AI 自動化。
人工智慧可為金融服務產業帶來效益的五大方式
一家保險公司專為精算師推出生成式 AI CoPilot，平均建模完成時間縮短 90%。
就這樣的統計資料而言，AI 可能正在取代金融服務的人員。但是，藉由讓 AI 處理資料輸入等繁瑣和人工作業，我們認為這將允許人員將時間和精力集中到 AI 無法完成的工作：批判性思維、策略和創新。
AI 在財務中發揮作用的領域如下：
- 強化財務規劃和分析的決策和情境分析：AI 工具可將大量資料轉換為可據以行動的洞察，以為決策者提供資訊。AI 模型也可用於預測組織在特定情境中的表現，讓組織能為未來相應規劃。
- 提升營運效率：準確、速度和自動化 AI 工具可為財務營運降低錯誤並提高獲利能力。
- 強化客戶體驗和個人化：AI 聊天機器人使用機器學習和演算法，分析使用者資料和偏好，提供個人化的客戶服務體驗。
- 簡化財務報表製作週期：對 SAP 和牛津對財務主管的最新調查發現，57% 的受訪者將財務結算視為最耗時的流程。AI 工具可用於分析資料集，快速識別異常或風險，進而使財務報表製作程序更加統一。
- 提升員工生產力和創新：允許 AI 工具接手資料密集的工作，可讓公司將人才集中在 AI 無法完成的問題上：批判性和策略性思維。畢竟，AI 工具可提供洞察，但人類可以制定決策。
- 降低成本：提升 AI 的準確性和速度，有助於員工節省時間，讓他們能夠創新並發揮創意。
- 優化資本分配和投資決策：相同 AI 模型不僅可用於執行情境分析，也可制定最佳投資資本策略。
- 法規遵循和法規報表製作：機器學習模型可協助組織即時掌握所有法規遵循、財務報表製作和風險管理事務。
財務 AI 可自動化工作，例如資料輸入，速度和準確度高於人類。您可以輕鬆處理大量資料，以便識別差異、提供洞察並執行預測分析。
提升營運效率是目標。然而，我們認為 AI 協助加上人類批判性思維和直覺，將成為金融服務業成長的最顯著驅動因素。
財務 AI 的挑戰和倫理考量
考慮到 AI 將為金融服務行業帶來巨大潛力，令人振奮。然而，必須注意其帶來的挑戰和道德問題。
在理想狀態下，財務 AI 將會以尊重公平性、透明度、隱私權、安全性和整體社會利益的方式來使用。然而，如何定義公平性？有些人對於 AI 模型將個人社交媒體活動納入考量以決定信用狀況表示質疑。這是否公平？此外，AI 是否侵犯了該個人的隱私？
AI 可從資料中提取可據以行動的洞察，協助為決策者提供資訊。這些洞察的使用是否加劇對個人或群體的偏見？我們講到美國《陶德 - 法蘭克法案》等法律的法規遵循，但是關於道德使用 AI 的法規為何？
當 AI 與金融服務產業更緊密關聯時，這些都是必須重視的重要問題。解決這些問題將是組織 AI 倫理指導委員會的目標，將由開發人員、政策制定者、企業領導人、公民社會組織、學術機構和一般使用者組成。利益相關方越多元化，可以納入政策中的觀點就越豐富。
持續監督與「人類參與流程」，將使政策隨著時間、科技和社會進步而修改並調整。
全面性的培訓，包含課程、培訓單元、意見回饋機制，對於在整個組織中納入政策而言也是必要的。
財務 AI 的未來
生成式 AI 可開始財務報表製作。預測分析可制定決策。即使是區塊鏈藉由可追蹤性和透明度，也正在用於協助符合法規遵循。隨著時間推移，AI 工具逐漸與金融服務產業整合。
隨著電腦的強化和機器學習的成熟，可以料想到這些工具變得越來越快、更準確。
然而，缺乏準確性並不是使用者的首要考量。相反地，使用者對於演算法和 AI 模型的信任不足，以及缺乏如何得出結論的理解，例如信用狀況。
可解釋人工智慧這一新興領域會試圖產生 AI 模型，讓人類使用者清楚了解內部運作原理。如此可讓決策者清楚了解得出結論的合理性，並在結合自身專業知識的基礎上據此判斷。
同樣地，我們堅信 AI 資料處理與人類批判性思維和的結合，將能制定更完善的決策。
哪些頂尖公司目前正在使用 AI？
在我們展望未來之前，有些公司如今已經使用財務 AI：
Mercedes-Benz Mobility
透過 Mercedes-Benz Mobility，私人和商業客戶可以使用彈性的租賃和訂閱模式來融資或租賃車輛。儘管已建置自動化付款系統，會計團隊仍必須在資訊缺少或錯誤時手動比對發票，致使每週耗費寶貴工時。
為改善此問題，他們諮詢 SAP Services and Support，為其在 SAP Cash Application 軟體中新增「自習」功能。這允許該軟體評估可用資訊，以便在詳細資料錯誤時自動分配付款。透過 AI 和機器學習，58% 的未分配發票已自動且成功處理，每個發票平均節省 5-10 分鐘。這 5 至 10 分鐘，乘以每天處理的數千筆款項。
Mitsui
Mitsui 是日本最大的綜合貿易公司之一，選擇了 SAP 以支援公司整體的「整合數位轉型策略」。
他們希望解決的一個痛點，就是調節和清算未處理的銀行對帳單資訊。透過運用 AI 和機器學習技術，得以自動化此流程，每年可節省員工 36,000 小時，準確性超過 90%。
該公司也開始在其國內核心系統中採用聊天機器人，以減少維護人員和使用者的負擔。
如何開始使用財務 AI
首先建置雲端 ERP 系統。ERP 或企業資源規劃是一套軟體系統，設計目的在於協助財務營運更有效率地執行。所有核心企業流程（如人力資源、製造、供應鏈和服務）皆可在整合系統中管理。
財務或許是最重要的，因為直接涉及金錢。其可管理分類帳、追蹤應付帳款和應收帳款、產生財務報表製作等。
現今的 ERP 系統正充分利用財務 AI 來推動成長和創新。透過即時提供可據以行動的洞察、降低營運成本並減少風險，AI 力求為組織帶來全新的競爭優勢。
協助法規遵循和風險管理的 AI 工具已內建至 ERP（例如 SAP S/4HANA），但企業 AI 可能採用生成式 AI Copilot 或適應性學習系統的形式應用於工作場所。
試驗計劃允許逐步整合至工作流程，也可協助員工適應。透明的 AI 討論及組織 AI 倫理政策的制定，也可有助於減輕對被取代的疑慮。
常見問題
可解釋的人工智慧是一個新興領域，讓人類可明確了解 AI 如何得出結論。
如果人們將 AI 視為「黑箱」，XAI 則是玻璃盒。
組織也可建置 AI 倫理政策，協助確保 AI 工具的使用符合公平性、隱私權和社會。
生成式 AI 可能會加劇其創造內容的偏見，因為其訓練的資料包含人類的固有偏見。
生成式 AI 可能是「人工幻覺」，創造不正確的內容。
財務分析師可以多種方式使用 AI，運用其卓越的資料處理功能進行：
-
識別可制定更完善決策的趨勢和模式。
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執行預測分析以協助預測和風險評估。
-
執行財務報表製作時遵守法規遵循。
